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來源：《中國電子商情》感謝Imagination汽車產(chǎn)品業(yè)務發(fā)展和市場總監(jiān)陳竹女士、芯擎科技業(yè)務拓展經(jīng)理邵楠女士、中汽中心工程院網(wǎng)聯(lián)與線控底盤室主任郭蓬女士和國創(chuàng)中心電子電子電氣部部長李秋霞女士對本文的貢獻與支持，本文觀點均來自上述四位行業(yè)人士對汽車電子多年的觀察與研究，最終由《中國電子商情》編輯部整理而成。芯片制程演進帶動高性能SoC發(fā)展，ChatGPT掀起新一輪人工智能浪潮……半導體和人工智能的快速發(fā)展讓新能源汽車的角逐場焦點逐漸由電動化轉向智能化。我們常說智能汽車的“終極態(tài)”是AI，AI又會重新定義汽車智能化。目前車用AI芯片的算力、性能以及能夠滿足的智能駕駛相關運算已經(jīng)成為決定汽車智能化發(fā)展的關鍵指標。新能源汽車對傳統(tǒng)燃油車的顛覆，也就是新技術對舊技術持續(xù)廣泛的替代。新舊技術出現(xiàn)的矛盾，不僅僅局限于技術之間，更是新舊技術所代表的企業(yè)、產(chǎn)業(yè)、利益集群甚至國家之間的矛盾。汽車行業(yè)的供應鏈和產(chǎn)業(yè)鏈開始重新洗牌，傳統(tǒng)的汽車供應鏈定位和角色會因為新技術的出現(xiàn)發(fā)生轉變，例如傳統(tǒng)Tier 1在行業(yè)中的絕對話語權已逐漸消失，Tier 2、Tier 3有更多機會直接參與到整車廠的合作中。

本文將從車規(guī)芯片、AI和供應鏈重組三個角度思考AI與汽車電子之間的關系和前景，試圖從汽車電子的發(fā)展更迭判斷未來汽車產(chǎn)業(yè)的走向。

01、車規(guī)級AI芯片發(fā)展現(xiàn)狀國外主流車載汽車AI芯片有NVIDIA、Mobileye等，國內(nèi)較大的車載AI芯片廠商有黑芝麻、地平線、華為MDC等，智能座艙則以芯馳科技、芯擎科技等企業(yè)為主要代表。目前像紅旗、長安、長城等主流主機廠已經(jīng)與國內(nèi)的芯片廠商開展密切合作。***若想真正實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化，除了把產(chǎn)品打磨完善外，開發(fā)工具鏈、應用軟件豐富程度、售后服務等也要做優(yōu)做強。另外，國外廠商針對客戶的定制化開發(fā)居多，工具鏈和開源算法更加豐富、精良。從芯片角度，車規(guī)級AI芯片和其他應用領域如消費、工控、安防等的AI芯片最大不同就是——車規(guī)。ISO 26262的車規(guī)認證要求非常嚴格，單IP供應商的角度看，如果需要幫助客戶取得ISO 26262認證，IP要遵循車規(guī)的開發(fā)流程、提供相應的測試文檔，甚至IP軟硬件也要取得車規(guī)認證，所以車規(guī)是汽車電子相較于其他領域電子產(chǎn)品來說非常重要的一點。

除此之外，芯片制程、工作溫度、電路設計、工藝處理系統(tǒng)成本、生命周期內(nèi)的容錯率等諸多方面，車規(guī)級芯片比消費級芯片更為嚴格。在供應鏈方面，車規(guī)級芯片要求供應鏈要有10到15年以上的供應周期，意味著車規(guī)芯片的供應商要有更強的供應鏈管理能力。

02、AI興起對智能駕駛芯片的影響 前段時間，上海車展聚焦“智能駕駛+智能座艙”，體現(xiàn)了汽車將成為核心計算平臺的趨勢。智能駕駛和智能座艙興起表明新消費群體更看重數(shù)字化和智能化的體驗，例如購車時，智能座艙和智能駕駛開始成為車主和車企的主要關注點和賣點。這一趨勢一方面說明，智能汽車新型電子電氣架構的變革正在成為現(xiàn)實。以往，傳統(tǒng)汽車主要采用分布式ECU架構，單個ECU功能單一，算力低，座艙的功能相對來說比較簡單。但隨著汽車智能化發(fā)展的加速，車上新增功能越來越多，架構部署日漸復雜，成本隨之水漲船高，并且面臨著一系列如帶寬瓶頸，通訊速率低等問題，分布式ECU架構已不再適應現(xiàn)在的汽車發(fā)展。智能駕駛和智能座艙的核心計算平臺是域集中式電子電氣架構的產(chǎn)物，不存在原有分布式ECU架構遺留的種種問題，更容易進行戰(zhàn)略的布局和落地，所以這兩個領域也成了初創(chuàng)企業(yè)的必爭之地。另一方面，軟件定義汽車的趨勢已成為業(yè)界共識。在智能汽車中，軟件應用率最高的也是智能駕駛和智能座艙這兩個板塊。所以，不難理解智能座艙和智能駕駛已是目前業(yè)界和社會最關切的有關汽車電子的話題之一。談到智能駕駛和智能座艙，最大功臣——車載芯片不得不提及。智能駕駛汽車涉及到傳感器環(huán)境感知、高精地圖/GPS 精準定位、V2X 信息通信、多種數(shù)據(jù)融合、決策與規(guī)劃算法、運算結果的電子控制與執(zhí)行等過程，此過程需要一個強勁的計算平臺統(tǒng)一實時分析、處理海量數(shù)據(jù)，進行復雜邏輯運算，對計算能力的要求非常高。Imagination汽車產(chǎn)品業(yè)務發(fā)展和市場總監(jiān)陳竹談到，目前市場上可以參考的高通8295含有3 TFLOPS的浮點算力和30 TOPS 整數(shù)算力。隨著艙駕一體、一芯多屏的發(fā)展，車載芯片對GPU的浮點算力需求只增不減，不但要滿足多個4K屏幕渲染，還要參與部分安全或者交互功能的計算……這些對芯片設計層面提出極高的要求，從IP供應商的角度，Imagination能給客戶提供成熟已商用的車規(guī)級整體IP解決方案，無論是實現(xiàn)一芯多屏的GPU硬件虛擬化技術，還是ADAS/自動駕駛相關的AI算法運算和加速，還是ISO26262級的IP車規(guī)認證技術，都能讓客戶有一個成熟可靠的技術基礎，極大助力客戶的芯片研發(fā)工作。等待未來座艙升級到更高階后，大量應用將出現(xiàn)，整體車內(nèi)軟件的反應速度和視覺效果會有極大飛躍，這對于車主來說是最直觀的算力優(yōu)勢體現(xiàn)。AI芯片本身就是專門為人工智能應用而設計的芯片，最初設計初衷是希望在硬件層面加速人工智能算法的運算，以及提高算法的效率和性能。AI芯片一般包括處理器、存儲器、加速器等各個核心組件，還可能有FPGA、NPU、DSP各種各樣的這種組件，它最重要的是用來實現(xiàn)圖像識別、語音識別、自動駕駛等多種人工智能應用。對于各式各樣的芯片，CPU通用性最好，但計算性能最低，GPU次之，NPU不適用通用計算，只能滿足模型機器學習計算的加速器。芯擎科技業(yè)務拓展經(jīng)理邵楠認為，行業(yè)已經(jīng)確認CPU并不是最適用于AI模型的算力芯片；GPU通用性更強，而且有CUDA這樣的成熟框架；FPGA靈活性強，針對計算密集型和通信密集型等應用可以無限制編程；ASIC是定制化的設計，可以針對不同的算法模型做到定向設計、驗證，性能較好。對于汽車來說，人工智能應用主要集中在座艙域和智能駕駛域。座艙域中，AI芯片通常出現(xiàn)在人機交互的應用中，比如視頻信號的處理，中控屏上顯示倒車信息等。自動駕駛域主要用AI芯片來做并行計算，比如圖像算法的處理，模型訓練等等。而動力域，車身域和底盤域的汽車電子還是在傳統(tǒng)汽車控制領域。以前，單個ECU里面就是單個MCU，現(xiàn)在，域控制器里更多是多核MCU控制類芯片。這些“域”更關注車輛安全，例如功能安全、信號傳輸時延等，反而對AI芯片的算力需求較低。中汽中心工程院網(wǎng)聯(lián)與線控底盤室主任郭蓬特別提及，現(xiàn)在 L3級以上的智能駕駛主要運用在To B端，也就是商務車上運用更廣，此外，在封閉及半封閉的場景下，落地會更容易一些。To C端的智能駕駛還是L3以下，但消費者可以通過ADAS、變道輔助、TJA等功能感受智能駕駛的人性化和便捷。

智能交互方面，很多汽車廠商或者芯片公司正在開發(fā)一些擬人化的算法，讓駕駛員進入車廂后，車內(nèi)的氛圍燈、各類功能可以根據(jù)駕駛員的習慣去變化和適應，使汽車不單單只是一輛交通工具，更像一位私人助手。

03、技術變革下的汽車供應鏈轉變國創(chuàng)中心電子電子電氣部部長李秋霞將傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)供應鏈關系類比成金字塔，最底下是Tier 2、Tier 3，往上是Tier 1， “塔尖”則是整車廠。Tier 2、Tier 3把自己的軟件或者部分模塊提供給Tier 1，Tier 1則直接向整車廠供貨。此時，只有Tier 1有機會參與到車企研發(fā)和設計過程，導致整個汽車電子的零部件核心技術也主要以Tier 1為主。而且，頂層的整車廠并不太關心技術具體實現(xiàn)什么，更多的是扮演系統(tǒng)集成商這一角色。也就是說，Tier 1提供的整套汽車電子產(chǎn)品解決方案只要能滿足整車廠的需求，并安全可靠就行了。如今，汽車行業(yè)這種金字塔形的供應關系慢慢被打破。整車廠開始進行扁平化的供應關系管理，例如跳過Tier 1直接找芯片企業(yè)合作，甚至自己造芯，特斯拉FSD芯片就是如此。現(xiàn)在很多車企在走軟硬件分離的路線。以前整個零部件打包給Tier 1開發(fā)，現(xiàn)在更多是找供應商提供，軟件采用聯(lián)合開發(fā)的模式。Tier 1逐漸向中間件業(yè)務靠攏，應用層的車企掌控更多自主權，這種趨勢意味著車企從過去分離的功能定義轉向整車整體的布局。比如全資購買一家芯片企業(yè)，或者和其他企業(yè)去合資成立芯片公司等。除了芯片，整車廠也將眼光投向軟件和操作系統(tǒng)，尤其是某些特定的數(shù)字化服務。Tier 2、Tier 3、軟件供應商等也不僅僅是底層角色，它們開始向上做基于智能汽車應用的生態(tài)布局。

不過，有些車企會根據(jù)自身條件的定位和戰(zhàn)略進行軟件自研，比如小鵬是全棧自研，研發(fā)成本非常大，有些車企則采取部分自研，成本控制比較靈活。

04、結語

“長江后浪推前浪，流水前波讓后波”，汽車供應鏈正處于群雄混戰(zhàn)階段，鏈上各節(jié)點都在不停地尋找自我定位。當然，不是所有的整車廠想自研就能有自研的能力，也要根據(jù)角色去劃分，不同階段的供應商和整車廠肯定最終都能找到自己的角色和位置，只不過跟原來的關系有所更迭和變化。在汽車電子AI化的戰(zhàn)場上，越愿意擁抱新技術的企業(yè)，越有想要破除舊技術阻力的決心和信心，就越容易在這場汽車革命的“雄關漫道”中占據(jù)高地，引領產(chǎn)業(yè)向前發(fā)展。

END

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原文標題：汽車電子的AI時刻

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